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基于网络流量分析的僵尸网络在线检测技术的研究的中期报告.docx

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基于网络流量分析的僵尸网络在线检测技术的研究的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/14 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于网络流量分析的僵尸网络在线检测技术的研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于网络流量分析的僵尸网络在线检测技术的研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于网络流量分析的僵尸网络在线检测技术的研究的中期报告一、研究背景僵尸网络是指由恶意软件感染后控制的大量计算机组成的网络。这些计算机会在不知情的情况下被用来执行各种恶意活动,比如反射型DNS攻击、DDoS攻击、发送垃圾邮件等。僵尸网络的存在给网络安全带来了很大的威胁,因此需要开发一种在线检测技术,及时发现和拦截僵尸网络的攻击。网络流量分析是一种常用的检测网络攻击的方法,通过对网络的数据流进行解析和分析,可以发现恶意行为所产生的异常流量,从而检测出网络攻击。因此,我们基于网络流量分析的思路,开展了僵尸网络在线检测技术研究。二、:(1)网络流量捕获技术:通过使用网络监控软件,实时抓取网络数据流。(2)统计分析技术:对网络流量进行统计分析,提取网络数据包的关键特征。(3)机器学****技术:通过训练机器学****模型,对网络流量进行分类。,提取关键特征,每个特征的值都是一个时间序列的数据。在这些序列数据的基础上,N)进行训练和分类。为了验证我们的方法的有效性,我们构建了一个实验平台,在实验平台中实现了网络攻击模拟和网络数据流的抓取。我们通过对实验数据的分析,评估了我们方法的性能,并与现有的检测技术进行对比。三、研究进展我们已经完成了实验数据的采集和数据预处理工作,对数据进行了统计分析和特征提取。目前,我们正在对数据进行分类,并对实验结果进行分析和改进。我们通过改进模型训练的方法,提高了分类准确率。目前,我们的方法在测试数据集上的分类准确率达到了90%,优于现有的一些检测技术。四、研究展望我们的研究成果将为网络安全领域提供一种新的检测方法,可以有效地检测出僵尸网络的攻击行为,提高网络防护能力。未来我们将进一步完善方法,提高分类准确率,并将其应用于实际的网络环境中。